super(channel_selection, self).__init__() self.indexes = nn.Parameter(torch.ones(num_channels))

时间: 2024-05-23 09:15:53 浏览: 197
这两行代码是一个类的构造函数,用于初始化类的属性。第一行代码调用了父类的构造函数并传递了 `channel_selection` 参数,以便父类可以正确地初始化。第二行代码创建了一个名为 `indexes` 的可训练参数(`nn.Parameter`),它是一个大小为 `num_channels` 的张量,每个元素都被初始化为 1。这个参数在模型训练时会被动态更新,用于选择输入数据中的哪些通道参与计算。
相关问题

def forward(self, data, org_edge_index): x = data.clone().detach() edge_index_sets = self.edge_index_sets device = data.device batch_num, node_num, all_feature = x.shape x = x.view(-1, all_feature).contiguous() gcn_outs = [] for i, edge_index in enumerate(edge_index_sets): edge_num = edge_index.shape[1] cache_edge_index = self.cache_edge_index_sets[i] if cache_edge_index is None or cache_edge_index.shape[1] != edge_num*batch_num: self.cache_edge_index_sets[i] = get_batch_edge_index(edge_index, batch_num, node_num).to(device) batch_edge_index = self.cache_edge_index_sets[i] all_embeddings = self.embedding(torch.arange(node_num).to(device)) weights_arr = all_embeddings.detach().clone() all_embeddings = all_embeddings.repeat(batch_num, 1) weights = weights_arr.view(node_num, -1) cos_ji_mat = torch.matmul(weights, weights.T) normed_mat = torch.matmul(weights.norm(dim=-1).view(-1,1), weights.norm(dim=-1).view(1,-1)) cos_ji_mat = cos_ji_mat / normed_mat dim = weights.shape[-1] topk_num = self.topk topk_indices_ji = torch.topk(cos_ji_mat, topk_num, dim=-1)[1] self.learned_graph = topk_indices_ji gated_i = torch.arange(0, node_num).T.unsqueeze(1).repeat(1, topk_num).flatten().to(device).unsqueeze(0) gated_j = topk_indices_ji.flatten().unsqueeze(0) gated_edge_index = torch.cat((gated_j, gated_i), dim=0) batch_gated_edge_index = get_batch_edge_index(gated_edge_index, batch_num, node_num).to(device) gcn_out = self.gnn_layers[i](x, batch_gated_edge_index, node_num=node_num*batch_num, embedding=all_embeddings) gcn_outs.append(gcn_out) x = torch.cat(gcn_outs, dim=1) x = x.view(batch_num, node_num, -1) indexes = torch.arange(0,node_num).to(device) out = torch.mul(x, self.embedding(indexes)) out = out.permute(0,2,1) out = F.relu(self.bn_outlayer_in(out)) out = out.permute(0,2,1) out = self.dp(out) out = self.out_layer(out) out = out.view(-1, node_num) return out

这是一个PyTorch模型的前向传播函数,它接受两个参数:data和org_edge_index。该函数使用GCN(图卷积神经网络)来处理输入数据,并返回一个输出张量。具体实现细节可以参考代码中的注释。

class AbstractGreedyAndPrune(): def __init__(self, aoi: AoI, uavs_tours: dict, max_rounds: int, debug: bool = True): self.aoi = aoi self.max_rounds = max_rounds self.debug = debug self.graph = aoi.graph self.nnodes = self.aoi.n_targets self.uavs = list(uavs_tours.keys()) self.nuavs = len(self.uavs) self.uavs_tours = {i: uavs_tours[self.uavs[i]] for i in range(self.nuavs)} self.__check_depots() self.reachable_points = self.__reachable_points() def __pruning(self, mr_solution: MultiRoundSolution) -> MultiRoundSolution: return utility.pruning_multiroundsolution(mr_solution) def solution(self) -> MultiRoundSolution: mrs_builder = MultiRoundSolutionBuilder(self.aoi) for uav in self.uavs: mrs_builder.add_drone(uav) residual_ntours_to_assign = {i : self.max_rounds for i in range(self.nuavs)} tour_to_assign = self.max_rounds * self.nuavs visited_points = set() while not self.greedy_stop_condition(visited_points, tour_to_assign): itd_uav, ind_tour = self.local_optimal_choice(visited_points, residual_ntours_to_assign) residual_ntours_to_assign[itd_uav] -= 1 tour_to_assign -= 1 opt_tour = self.uavs_tours[itd_uav][ind_tour] visited_points |= set(opt_tour.targets_indexes) # update visited points mrs_builder.append_tour(self.uavs[itd_uav], opt_tour) return self.__pruning(mrs_builder.build()) class CumulativeGreedyCoverage(AbstractGreedyAndPrune): choice_dict = {} for ind_uav in range(self.nuavs): uav_residual_rounds = residual_ntours_to_assign[ind_uav] if uav_residual_rounds > 0: uav_tours = self.uavs_tours[ind_uav] for ind_tour in range(len(uav_tours)): tour = uav_tours[ind_tour] quality_tour = self.evaluate_tour(tour, uav_residual_rounds, visited_points) choice_dict[quality_tour] = (ind_uav, ind_tour) best_value = max(choice_dict, key=int) return choice_dict[best_value] def evaluate_tour(self, tour : Tour, round_count : int, visited_points : set): new_points = (set(tour.targets_indexes) - visited_points) return round_count * len(new_points) 如何改写上述程序,使其能返回所有已经探索过的目标点visited_points的数量,请用代码表示

可以在 `solution()` 方法中添加一个变量来记录已经探索过的目标点数量,然后在每次更新 `visited_points` 后更新这个变量。下面是修改后的代码: ``` class AbstractGreedyAndPrune(): def __init__(self, aoi: AoI, uavs_tours: dict, max_rounds: int, debug: bool = True): self.aoi = aoi self.max_rounds = max_rounds self.debug = debug self.graph = aoi.graph self.nnodes = self.aoi.n_targets self.uavs = list(uavs_tours.keys()) self.nuavs = len(self.uavs) self.uavs_tours = {i: uavs_tours[self.uavs[i]] for i in range(self.nuavs)} self.__check_depots() self.reachable_points = self.__reachable_points() def __pruning(self, mr_solution: MultiRoundSolution) -> MultiRoundSolution: return utility.pruning_multiroundsolution(mr_solution) def solution(self) -> Tuple[MultiRoundSolution, int]: mrs_builder = MultiRoundSolutionBuilder(self.aoi) for uav in self.uavs: mrs_builder.add_drone(uav) residual_ntours_to_assign = {i : self.max_rounds for i in range(self.nuavs)} tour_to_assign = self.max_rounds * self.nuavs visited_points = set() explored_points = 0 while not self.greedy_stop_condition(visited_points, tour_to_assign): itd_uav, ind_tour = self.local_optimal_choice(visited_points, residual_ntours_to_assign) residual_ntours_to_assign[itd_uav] -= 1 tour_to_assign -= 1 opt_tour = self.uavs_tours[itd_uav][ind_tour] new_points = set(opt_tour.targets_indexes) - visited_points explored_points += len(new_points) visited_points |= new_points # update visited points mrs_builder.append_tour(self.uavs[itd_uav], opt_tour) return self.__pruning(mrs_builder.build()), explored_points class CumulativeGreedyCoverage(AbstractGreedyAndPrune): def evaluate_tour(self, tour : Tour, round_count : int, visited_points : set): new_points = set(tour.targets_indexes) - visited_points return round_count * len(new_points) def local_optimal_choice(self, visited_points, residual_ntours_to_assign): choice_dict = {} for ind_uav in range(self.nuavs): uav_residual_rounds = residual_ntours_to_assign[ind_uav] if uav_residual_rounds > 0: uav_tours = self.uavs_tours[ind_uav] for ind_tour in range(len(uav_tours)): tour = uav_tours[ind_tour] quality_tour = self.evaluate_tour(tour, uav_residual_rounds, visited_points) choice_dict[quality_tour] = (ind_uav, ind_tour) best_value = max(choice_dict, key=int) return choice_dict[best_value]
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class SVDRecommender: def __init__(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): if self.which == 'LM': largest = True elif self.which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if self.k <= 0 or self.k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % self.k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) #获得隐式定义的格拉米矩阵的低秩近似。 eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=self.k, tol=self.tol ** 2, maxiter=self.maxiter, ncv=self.ncv, which=self.which, v0=self.v0) #格拉米矩阵有实非负特征值。 eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) #使用来自pinvh的小特征值的复数检测。 t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) #获得一个指示哪些本征对不是简并微小的掩码, #并为阈值奇异值创建一个重新排序数组。 above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = self.k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not self.return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if self.return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if self.return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh def _augmented_orthonormal_cols(U, n): if U.shape[0] <= n: return U Q, R = np.linalg.qr(U) return Q[:, :n] def _augmented_orthonormal_rows(V, n): if V.shape[1] <= n: return V Q, R = np.linalg.qr(V.T) return Q[:, :n].T def _herm(x): return np.conjugate(x.T) 将上述代码修改为使用LM,迭代器使用arpack

from scipy.sparse.linalg import eigsh, LinearOperator from scipy.sparse import isspmatrix, is_pydata_spmatrix class SVDRecommender: def init(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): largest = self.which == 'LM' if not largest and self.which != 'SM': raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if self.k <= 0 or self.k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % self.k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=self.k, tol=self.tol ** 2, maxiter=self.maxiter, ncv=self.ncv, which=self.which, v0=self.v0) eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = self.k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not self.return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if self.return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if self.return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh def _augmented_orthonormal_cols(U, n): if U.shape[0] <= n: return U Q, R = np.linalg.qr(U) return Q[:, :n] def _augmented_orthonormal_rows(V, n): if V.shape[1] <= n: return V Q, R = np.linalg.qr(V.T) return Q[:, :n].T def _herm(x): return np.conjugate(x.T)这段代码中使用的scipy包太旧了,导致会出现报错信息为:cannot import name 'is_pydata_spmatrix' from 'scipy.sparse' (D:\Anaconda\lib\site-packages\scipy\sparse_init.py),将这段代码修改为使用最新版的scipy包

class SVDRecommender: def init(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): if which == 'LM': largest = True elif which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if k <= 0 or k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) # Get a low rank approximation of the implicitly defined gramian matrix. eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=k, tol=tol ** 2, maxiter=maxiter, ncv=ncv, which=which, v0=v0) # Gramian matrix has real non-negative eigenvalues. eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) # Use complex detection of small eigenvalues from pinvh. t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) # Get a mask indicating which eigenpairs are not degenerate tiny, # and create a reordering array for thresholded singular values. above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh将这段代码放入一个.py文件中,用Spyder查看,有报错,可能是缩进有问题,无法被调用,根据这个问题,给出解决办法,给出改正后的完整代码

bs_data = w_data[w_data['波束场景No'] == cross_data['波束场景No'][0]] 报错:Traceback (most recent call last): File "C:\Users\z84259074\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3652, in get_loc return self._engine.get_loc(casted_key) File "pandas\_libs\index.pyx", line 147, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\index.pyx", line 176, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 7080, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 7088, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item KeyError: '波束场景No' The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "D:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 127, in <module> data = optimizing() File "D:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 18, in __init__ self.optimizing_main() File "D:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 120, in optimizing_main self.child2=self.mutation_cdata(fitness_data,self.cross_data) File "D:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 86, in mutation_cdata bs_data = w_data[w_data['波束场景No'] == cross_data['波束场景No'][0]] File "C:\Users\z84259074\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 3761, in __getitem__ indexer = self.columns.get_loc(key) File "C:\Users\z84259074\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3654, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: '波束场景No'

(random.randint(0, bs_data[12]-1))*3+bs_data[8] 报错:Traceback (most recent call last): File "C:\Users\z84259074\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3652, in get_loc return self._engine.get_loc(casted_key) File "pandas\_libs\index.pyx", line 147, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\index.pyx", line 176, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 7080, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 7088, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item KeyError: 12 The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "d:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 128, in <module> data = optimizing() File "d:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 15, in __init__ self.optimizing_main() File "d:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 124, in optimizing_main self.child2=self.mutation_cdata(fitness_data,self.cross_data) File "d:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 92, in mutation_cdata print('cross_data[波束场景No]',bs_data[12]) File "C:\Users\z84259074\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 3761, in __getitem__ indexer = self.columns.get_loc(key) File "C:\Users\z84259074\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3654, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: 12

Traceback (most recent call last): File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3802, in get_loc return self._engine.get_loc(casted_key) File "pandas\_libs\index.pyx", line 138, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\index.pyx", line 165, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 5745, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 5753, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item KeyError: 'A' The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "e:\Mydata\py\提取指定范围excel数据.py", line 7, in <module> data = df.loc[0:9, 'A':'B'] # 例如提取第1行到第10行,第1列到第3列的数据 File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1067, in __getitem__ return self._getitem_tuple(key) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1256, in _getitem_tuple return self._getitem_tuple_same_dim(tup) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 924, in _getitem_tuple_same_dim retval = getattr(retval, self.name)._getitem_axis(key, axis=i) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1290, in _getitem_axis return self._get_slice_axis(key, axis=axis) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1324, in _get_slice_axis indexer = labels.slice_indexer(slice_obj.start, slice_obj.stop, slice_obj.step) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 6559, in slice_indexer start_slice, end_slice = self.slice_locs(start, end, step=step) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 6767, in slice_locs start_slice = self.get_slice_bound(start, "left") File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 6686, in get_slice_bound raise err File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 6680, in get_slice_bound slc = self.get_loc(label) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3804, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: 'A'

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GNU gettext 0.16压缩包介绍

资源摘要信息:"GNU gettext是一套广泛使用的软件翻译和本地化工具集。它主要用于Unix-like系统中,用于将程序界面中的英文信息翻译成其他语言,以满足不同语言用户的需求。GNU gettext依赖包通常包括一系列的库和工具,可以处理程序代码中的消息字符串,提供翻译功能,使得软件能够支持国际化(Internationalization,简称i18n)和本地化(Localization,简称l10n)。 在操作中,开发者会为程序中需要翻译的字符串定义一个统一的消息目录(message catalog),GNU gettext工具会从程序代码中提取这些字符串,并创建或更新一个包含这些字符串的文件(通常以.pot为扩展名,表示PO Template)。翻译人员会根据这个模板文件创建不同语言的翻译文件(.po文件),之后可以使用gettext工具将其编译成机器可读的消息目录文件(.mo文件),这样程序运行时就可以加载适当的本地化消息。 GNU gettext-0.16版本是一个特定的版本号,它可能包含了一些改进、错误修复或新功能。开发者需要了解该版本的特定功能和变化,以确保软件的正确翻译和有效运行。由于这是一个较旧的版本,可能不再适用于当前的操作系统或软件要求,因此开发者需要查找更新的版本或替代方案。 GNU gettext的主要组件通常包括以下内容: 1. libintl:提供国际化支持的库文件。 2. gettext:命令行工具,用于提取、更新和编译消息文件。 3. msgfmt:一个工具,用于编译PO文件到MO文件。 4. xgettext:一个工具,用于从源代码中提取需要翻译的字符串。 5. msgmerge:用于合并消息文件,简化翻译更新过程。 6. msginit:生成一个新的PO文件模板。 7. msgattrib:用于管理PO文件中的消息条目。 8. msgcmp:用于比较两个PO或MO文件。 开发者在使用GNU gettext时需要具备一定的编程和翻译管理知识,以便正确操作这些工具。在特定的操作系统或开发环境中,可能还需要安装额外的依赖项或进行特定配置才能确保工具集的正常运行。 对于想要进行软件本地化工作的开发者来说,了解和掌握GNU gettext工具集的使用是至关重要的。这不仅有助于提升软件的可访问性,也是开发国际化软件产品的标准做法。随着开源社区的发展,可能还会出现其它本地化工具,但GNU gettext因其成熟、稳定和跨平台的特点,仍然是大多数Unix-like系统中推荐使用的本地化工具。" 在文件名列表中,只有一个简单的条目“gettext-0.16”。这表明我们正在处理的文件可能是一个源代码压缩包,它包含了GNU gettext-0.16版本的所有源代码文件。开发者通常需要下载此类压缩包,然后在本地环境中配置、编译并安装它。这需要开发者有较好的编程背景,熟悉命令行操作,以及对GNU构建系统(通常是configure脚本、make工具和makefile文件)有一定的了解。此外,由于这是一个较旧的版本,开发者在安装前可能需要检查其依赖关系,以确保兼容性和功能的正常使用。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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【精通Anaconda环境变量】:一步到位的设置与优化秘籍

![【精通Anaconda环境变量】:一步到位的设置与优化秘籍](https://www.how2shout.com/wp-content/uploads/2020/08/Accept-the-Anaconda-Navigator-License-terms-min-1024x576.png) # 1. Anaconda环境变量概述 环境变量是操作系统用来保存系统和应用程序运行时所需信息的一种机制,例如路径、库文件、登录信息等。在数据科学和机器学习领域中,Anaconda作为一款流行的Python和R语言的发行包,提供了一套完整的环境变量管理体系,以支持多版本的包管理和并行运行多个隔离的环境
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在SQL Server中,如何利用Transact-SQL语句创建规则并将其绑定到表列,以及怎样通过定义不同类型约束来维护数据完整性?

在SQL Server中,Transact-SQL语句为数据库维护提供了强大的工具,尤其在数据完整性管理方面。创建规则并绑定到表列是确保数据格式正确的重要步骤。首先,使用`CREATE RULE`语句定义规则,如上文中的电话号码规则示例。接着,通过执行`sp_bindrule`系统存储过程,将规则应用到具体列上。这样,任何对该列的插入或更新操作都将遵循该规则定义的数据格式。 参考资源链接:[SQL Server数据库实验:数据完整性和约束管理](https://wenku.csdn.net/doc/7f8bafsrwd?spm=1055.2569.3001.10343) 在约束管理
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高级项目风险分析网站:旅游咨询领域的突破

资源摘要信息:"该文件描述了一个名为 'site-tour-de-four-consulting' 的项目,该项目是一个面向高级项目风险分析的网站。从标题和描述可以推断,网站的目标是提供一个平台,让访问者可以进行现场旅游四咨询(可能指的是某种特定的咨询服务或者咨询过程),并专注于对项目进行高级的风险分析。 在IT领域中,高级项目风险分析通常涉及到对项目潜在风险的识别、评估、优先级排序以及制定相应的缓解措施。这样的分析要求使用复杂的模型和工具来预测项目在执行过程中可能遇到的问题,并对可能的风险进行量化和管理。这个网站可能通过提供一个集中的平台,帮助用户进行这些分析工作,从而提高项目管理的效率和成功率。 网站的开发可能使用了CSS(层叠样式表)技术。CSS是一种用来描述网页表现样式的计算机语言,允许开发者通过简单的代码来控制网页的布局、设计和交互元素。在这个场景中,CSS可能被用来美化网站界面,创建一个直观和用户友好的操作环境。使用CSS还可以确保网站在不同的设备和屏幕尺寸上都能有良好的响应性和兼容性,这对于现代的多设备访问非常重要。 压缩包子文件的文件名称列表中仅提到了 'site-tour-de-four-consulting-main',这可能表示网站的主要文件或入口文件。在开发过程中,主文件通常是网站的基础,包含了网站的主要功能和样式。这个主文件可能包含了CSS样式定义、JavaScript交互逻辑以及HTML结构代码,共同构成了网站的主要内容和布局。 考虑到以上信息,可以推测这个网站至少具备以下功能和特点: 1. 提供项目风险分析的平台,可能包含风险识别、评估、优先级排序和风险缓解策略制定的工具。 2. 使用CSS技术进行前端设计,确保网站具有良好的视觉效果和用户体验。 3. 可能还集成了JavaScript和其他前端技术,以增强网站的交互性和功能性。 4. 网站设计考虑了响应式布局,以适应不同设备和屏幕尺寸,保证在移动设备上的可用性和访问性。 5. 主文件可能是网站开发的基础,涉及核心功能的实现和页面的渲染。 综上所述,这个项目不仅需要深厚的项目管理知识,还需要掌握网页设计与开发的相关技能,特别是CSS样式设计方面的专业知识,来构建一个有效的风险分析和管理工具。"
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"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
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Linux云架构设计大师课:打造可扩展云基础设施的8大策略

![Linux云架构设计大师课:打造可扩展云基础设施的8大策略](https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/v/vasilyjp/20170316/20170316145316.png) # 1. 云基础设施概述与重要性 ## 1.1 云计算的发展背景 云计算作为一种基于互联网的计算资源共享模式,允许用户远程访问可配置的计算资源,如服务器、存储和应用程序。其发展背景源于对传统IT基础设施的局限性——高成本、低效率和灵活性差——的挑战。随着互联网技术的进步,云计算通过虚拟化技术实现了资源的动态分配和按需提供,为用户提供了前所未有的灵活性和可
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如何根据应用需求选择合适的安川Σ-V系列伺服电机和伺服放大器型号?请详细说明选型过程中的关键步骤和注意事项。

在为特定的应用选择安川Σ-V系列伺服电机和伺服放大器时,首先需要明确应用需求,这包括负载惯量、扭矩、速度、精度、环境条件、控制方式等因素。以下是选型过程中的关键步骤和注意事项: 参考资源链接:[安川5系列伺服系统使用与技术资料](https://wenku.csdn.net/doc/575kwjbk9z?spm=1055.2569.3001.10343) 1. 确定负载惯量:负载惯量与电机惯量之比通常应控制在10倍以内,以保证系统稳定性。需要计算并匹配合适的电机。 2. 选择合适的电机扭矩:根据负载所需扭矩选择电机,留有一定的余量以应对特殊工况。 3. 考虑速度需求:选择时应保证电机的